「２カ月で月３０万円を実現する・超初心者でも稼げるAI活用法」の第一章、AI×ラインスタンプ編を実際に試してみました。
私は数カ月前、独学でChatGPTを使い、1度だけLINEスタンプを作って販売登録したことがあります。
しかし、めちゃくちゃ手間がかかるし、時間がかかりすぎて大変だった記憶があります。
ChatGPTは有料のPlus版を使っているのですが、一度に生成できる画像は10～15枚ほどで制限がかかります。
さらに、制限が解除されるまで1時間～1時間半くらい待たないといけません。
しかも、納得のいく画像を作るのも、サイズを変更するのも大変で、8枚作るのに1時間以上かかる始末…。
結局、途中で諦めてしまいました。
今回も、その記憶がよみがえって少し気が重かったのですが、せっかくなので再チャレンジしてみることに。
AI活用法のラインスタンプの作り方
この本は超初心者向けなので、0からわかりやすくLINEスタンプの作り方が説明されていました。
ChatGPTの登録方法から、LINEクリエイターズマーケットへの登録の仕方まで、一通り解説されています。
ChatGPTで画像を生成するプロンプトや、どんなスタンプを作ればいいのか、いろんな切り口のアイデアが画像付きで紹介されていました。
特に、アイデア出しの部分に力を入れている感じですね。
超初心者向けなので、復習としても役立ちました。
ただ、私が本当に知りたかった情報が載っていなかったのが残念でした。
私が知りたかったのは、
✅ どうやって40枚のスタンプを一括で作成するのか
✅ それを簡単に一括透過する方法
✅ さらに、具体的にどうすれば売れるのか
本のターゲットが超初心者向けなので、ここまで詳しく書くと難しくなりすぎてしまう、という配慮なのかもしれません。
でも、私が知りたかった情報は、あべむつきさんのYouTubeのLINEスタンプ作成動画に載っていたので、そちらを見て解決しました。
実際にLINEスタンプを作ってみた
本の内容を参考にしつつ、あべさんの動画の手順通り作業を進め、LINEクリエイターズマーケットに出品までやってみました。
動画を見ながらだったので、作業時間は30分くらい。
出来栄えはこんな感じです。
…正直、売れない気がします（＾＾；
というのも、スタンプの必須条件である「透過処理」をしていないから。
本や解説動画にも透過の方法は載っていなかったので、自分で調べることに。
しかし、一括透過できるツールは有料だったり、40枚まとめて処理するのはなかなか難しそうです。
他の人は、一体どうやってAIを使って40枚の画像を作成し、一括で透過させているのか…？
ずっと疑問に思っています。
試しにChatGPTにも聞いてみましたが、やはりあまり納得のいく答えは得られず。
最終的な答え（ファイナルアンサー）は…
「自分でそのソフトを作るしかない」 でした。
透過ソフトの作り方のchatgptとのやり取り
私：全くの初心者なのですが、簡単に出来て完璧に近い透過、そして４０枚のzip画像（それ以上も）を読み込み、一括で全て透過させてまたzipで出力するアプリを作成したいと思います。とりあえず、windowsで。私にその手順をわかりやすく（ソフトのインストールや必要な物）０から教えてください。またプログラムコードもあなたが完璧に仕上げてくださいね。エラーが出ないように。
gpt:### ✅ 初心者向け！Windowsで「完璧に近い透過」のアプリを作る方法
👉 「ZIPで画像を読み込み、一括で透過して、ZIPで出力するアプリ」を作る手順
👉 エラーが出ないように、完璧なプログラムコードも準備！ 💪✨
📌 ① まず準備するもの（全て無料）
💡 WindowsでPythonを使うために、以下のものを準備！
- Python（無料） → プログラムを動かす
- ライブラリ（追加の機能） → 背景透過やZIP処理をする
- エディタ（コードを書くソフト） → VS Code（推奨）
📌 ② Pythonのインストール（Windows）
1️⃣ Python をダウンロード & インストール
💡 Pythonを持っていない場合、以下のサイトからダウンロード：
👉 Python公式サイト
✅ インストール時のポイント
- 「Add Python to PATH」にチェックを入れる！ ✅
- 「Install Now」をクリックする！ ✅
📌 確認方法（Pythonがちゃんとインストールされたかチェック）
- Windowsの 「コマンドプロンプト（cmd）」 を開く
- 以下のコマンドを入力し、バージョンが表示されればOK！
python --version✅ 例： Python 3.10.5 などと表示されれば成功！
📌 ③ 必要なライブラリをインストール
Pythonを使うための 追加機能（ライブラリ） を入れる。
✅ コマンドプロンプト（cmd）で以下を入力！
pip install rembg opencv-python pillow zipfile36 tqdm💡 ライブラリの説明
| ライブラリ名 | 役割 |
|---|---|
rembg | AIで背景透過（U2Net使用） |
opencv-python | 画像処理（リサイズ・エッジ補正） |
pillow | 画像の開閉・保存 |
zipfile36 | ZIPの読み込み & 出力 |
tqdm | 進捗バー（処理の進行状況がわかる） |
📌 ④ Pythonで完璧な背景透過アプリを作成（ZIP対応）
👉 以下のコードを remove_bg.py という名前で保存！
💡 エラーが出ないように完璧に仕上げています！
import os
import zipfile
import rembg
import cv2
import numpy as np
from tqdm import tqdm
from PIL import Image
# ========== 設定 ==========
INPUT_ZIP = "input_images.zip" # 入力ZIPファイル
OUTPUT_ZIP = "output_transparent.zip" # 出力ZIPファイル
TEMP_INPUT = "temp_images" # 解凍フォルダ
TEMP_OUTPUT = "output_images" # 透過後の画像フォルダ
# ==========================
# 📌 1️⃣ ZIPファイルを解凍
def unzip_images(input_zip, output_folder):
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
with zipfile.ZipFile(input_zip, 'r') as zip_ref:
zip_ref.extractall(output_folder)
print("✅ ZIPファイルを解凍しました！")
# 📌 2️⃣ 画像の背景を透過
def process_images(input_folder, output_folder):
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# 画像一覧を取得
images = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith((".png", ".jpg", ".jpeg"))]
for filename in tqdm(images, desc="背景透過中"):
input_path = os.path.join(input_folder, filename)
output_path = os.path.join(output_folder, filename.replace(".jpg", ".png"))
# 画像を開く & 背景透過
with open(input_path, "rb") as inp_file:
img = inp_file.read()
output = rembg.remove(img)
# 透過画像を保存
with open(output_path, "wb") as out_file:
out_file.write(output)
# 📌 追加処理：ギザギザ補正（ぼかし）
img_cv = cv2.imread(output_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
blurred = cv2.GaussianBlur(img_cv, (5, 5), 0) # ぼかし処理
cv2.imwrite(output_path, blurred) # 保存
print("✅ すべての画像の背景透過が完了しました！")
# 📌 3️⃣ 透過後の画像をZIP圧縮
def zip_images(output_folder, output_zip):
with zipfile.ZipFile(output_zip, 'w') as zipf:
for root, _, files in os.walk(output_folder):
for file in files:
zipf.write(os.path.join(root, file), file)
print("✅ 透過画像をZIPに圧縮しました！")
# 📌 メイン処理
def main():
# 1. ZIPファイルを解凍
unzip_images(INPUT_ZIP, TEMP_INPUT)
# 2. 背景透過処理
process_images(TEMP_INPUT, TEMP_OUTPUT)
# 3. ZIPで出力
zip_images(TEMP_OUTPUT, OUTPUT_ZIP)
print("🎉 すべて完了！output_transparent.zip を確認してください！")
# 実行
if __name__ == "__main__":
main()📌 ⑤ アプリの使い方
✅ ステップ1：画像をZIPにして用意
input_images.zipに、透過したい画像（JPG/PNG）を入れる
✅ ステップ2：Pythonスクリプトを実行
- コマンドプロンプトで、スクリプトがあるフォルダに移動して、以下を実行：
python remove_bg.py✅ ステップ3：透過画像のZIPを取得
output_transparent.zipという名前で、すべての画像が透過済みで保存される！
📌 ⑥ さらに便利にする（Windows用 .exe に変換）
👉 Pythonを知らない人でも使えるように、remove_bg.exe を作る！
✅ コマンドプロンプトで以下を実行：
pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile remove_bg.py✅ dist フォルダの中に remove_bg.exe ができる！
👉 ダブルクリックするだけで、背景透過ができるアプリに！ 🎉
🔥 まとめ
✅ 無料で作れる！
✅ 40枚以上の画像をZIPで読み込んで、一括で透過してZIPで出力！
✅ エラーなしで動く、完璧なコード！
✅ 初心者でも使いやすい .exe も作れる！
💡 「もっとこうしたい！」があれば教えてね！追加機能も作れるよ！ 😊✨
以上です・・・。
とりあえず、プログラムが分からないのですが、パイソンをＰＣにインストールしてプログラムをコピペして作れるようですが。
後で時間がある時に試してみたいと思います。
ただ出品するだけでは、LINEクリエイターズマーケットでスタンプが売れるわけではないようです。
効果的に売るためには、キャンペーンへの参加やSNSでの宣伝など、特別な工夫が必要になります。
私が最も知りたいのは、まさにその「売るための具体的な方法」です。
ここが一番重要なポイントだと思うのですが、やはり有料級の情報になるのでしょうか？
まとめ
今回、「AI活用法」の本とあべむつきさんのYouTube動画を参考にしながら、LINEスタンプの作成と出品に挑戦してみました。
本の内容は超初心者向けにわかりやすくまとまっており、基礎的な部分を学ぶのには最適でした。
ただ、「40枚のスタンプを一括で作る方法」や「透過処理の簡単なやり方」「実際に売るための戦略」 など、より実践的な情報は少なく、その点はYouTube動画で補完しました。
また、AIを使ってスタンプを作る上での課題として、画像生成の制限や処理の手間、透過作業の煩雑さがあると改めて実感しました。
特に、40枚の画像を一括で透過する方法については、既存の無料ツールでは難しく、最終的に「自分でソフトを作るしかない」という結論に。
ChatGPTに頼りながらPythonで透過処理のアプリを作る方法も学びましたが、プログラミング初心者にとってはややハードルが高いと感じました。
さらに、スタンプを販売するだけでは売れないという現実も痛感しました。
売上を伸ばすためには、
✅ SNSでの宣伝（Twitter・Instagram・TikTok など）
✅ キャンペーンの活用（割引・無料配布企画 など）
✅ ターゲットを明確にしたデザイン（ニッチな層に刺さるもの）
などのマーケティング戦略が不可欠だとわかりました。
このあたりの「売るための具体的な方法」は、今後さらに深掘りしていきたいポイントです。
有料級の情報かもしれませんが、成功者の事例や効果的なマーケティング手法を調べて試してみる価値は十分にありそうですね。
ただ、実際のところ、LINEスタンプは「稼ぐ」ことが目的というより、AIの操作に慣れるための基礎を身につけるのが大事だと、あべむつきさんもおっしゃっていた気がします。
なので、私自身、LINEスタンプで稼ぐ手法は向いていないと感じましたし、いったんここで区切りをつけようと思います。
その理由として、まず40枚の画像を生成するには「Vrew」というソフトが必要なのですが、無料版だと月に100枚までしか作れません。
有料版を使うことも考えましたが、今はそこまでの投資をするかどうか、一度様子を見たいと思っています。
また、透過処理の問題もまだ解決できていないというのも大きな理由です。
そして、1つのスタンプセット（40枚）を出品するのに、30分以上かかるという作業負担も無視できません。
さらに、私は発達障害（ASD）を持っており、想像力が極端に欠如しているため、「何が売れるのか？」を考えるのがとても苦手です。
IQの低さもあって、クリエイティブな発想が求められる作業は、正直まったく向いていないと感じています。
なので、今後はできるだけ「考えること」や「創造性」を必要としない、AIを使った作業的な稼ぎ方に注力していこうと思います。
その方が自分に合っているし、継続しやすいと感じるからです。
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